Налогообложение — это уникально сложная сфера. Помогает ли ИИ или он только усложняет ситуацию?
Налогообложение — одна из самых сложных областей финансов. Она требует интерпретации принципов, лежащих в основе нормативных актов, а затем оценки того, как согласовать их с бизнесом, создавая при этом эффективность. Airwallex сейчас работает в 26 странах, а это значит, что мы должны соблюдать 26 различных наборов правил и адаптироваться к изменениям, которые происходят каждый год.
Хотя налогообложение традиционно считается ручной, ориентированной на соблюдение требований функцией, реальность такова, что оно лидирует в области автономного ИИ. В недавнем исследовании, которое мы заказали у Forrester, мы обнаружили, что 15% налоговых команд уже выполняют рабочие процессы ИИ автономно, что больше, чем в большинстве других финансовых функций. Это означает, что налоговая автоматизация — это новый стандарт, и она требует вдумчивого подхода.
Уроки нашего упражнения по картированию финансовой базы
В рамках нашей трансформации с помощью ИИ мы нанесли на карту каждую задачу в финансовом департаменте. Мы провели полное картирование задач в отделе налогообложения, изучив источники данных, выполняемые действия, вовлеченных сотрудников и создаваемые результаты. Это упражнение дало нам ясность в отношении наших процессов и возможностей, и вот чему мы научились:
1. Автоматизация соблюдения налоговых требований открывает самые большие возможности
До 75% наших задач по соблюдению налоговых требований могут быть автоматизированы, при этом всегда будет требоваться определенная степень человеческого суждения и принятия решений. Эти 75% с каждым годом значат все больше, поскольку объем работы по соблюдению требований будет продолжать расти вместе с бизнесом. Чем больше мы автоматизируем сейчас, тем больше возможностей для маневра мы создаем в будущем.
2. Регионы должны стандартизироваться перед автоматизацией
Мы поняли, что у каждого региона свой способ ведения дел, и что нам нужно стандартизироваться. Налогообложение зависит от финансовой информации от контролеров, и поскольку контролеры в каждом регионе работают в разных командах, каждая точка данных поступает из своего процесса. Нам нужно было договориться с контролерами о едином процессе и едином наборе данных для конечного состояния, прежде чем мы могли начать автоматизацию. Это непросто, но усилия того стоят.
3. Базовая работа с данными должна была быть на первом месте
Вышеупомянутая региональная фрагментация была одним из симптомов более масштабной закономерности: в целом зрелость автоматизации обычно сводилась к качеству базовых данных. Прежде чем мы смогли что-либо автоматизировать, нам пришлось глубоко погрузиться в эти данные и привести их в порядок. Это означало много усилий, потраченных на очистку всей основы налоговых данных.
ИИ меняет то, как на самом деле работает налогообложение
Выводы из базового упражнения дали нам четкое направление, на чем сосредоточить наши усилия. Мы заложили основу, которая дала ИИ чистую и последовательную базу данных для работы. Благодаря этому налоговая команда устранила неэффективность в наших процессах. На данный момент наша работа изменилась в основном двумя способами:
1. Автоматизация соблюдения налоговых требований
Мы находимся в процессе автоматизации полного цикла соблюдения налоговых требований, включая подготовку и проверку налоговых деклараций, а также контроль над ними. Устранение ручных процессов освобождает нас для той части налоговой функции, которая создает добавленную стоимость: налоговое планирование, налоговые стратегии, политика трансфертного ценообразования и решение более крупных технических проблем. Это те части работы, до которых мы не могли добраться, когда 50–70% нашего времени уходило на повторяющиеся задачи.
Возьмем, к примеру, декларации по НДС/GST. Мы создали конвейеры для извлечения данных из источников AP/AR, стандартизировали процесс в наших крупных юрисдикциях и теперь успешно выполнили наши первые автоматизированные параллельные запуски наряду со старым способом выполнения. Декларации по НДС и GST теперь создаются практически от начала до конца: система рассчитывает обязательства по НДС и коэффициент возмещения, а затем автоматически заполняет черновик шаблона налоговой декларации. Мы передаем его нашим внешним налоговым консультантам, чья роль сместилась с подготовки черновиков на проверку того, что мы создали.
2. Консультирование бизнеса как партнера, гораздо раньше
ИИ также изменил то, как мы консультируем бизнес, позволяя нам быть партнером на переднем крае. Раньше мы больше полагались на внешних консультантов из-за их привилегированного доступа к техническим знаниям, рыночной практике и опыту в разных отраслях, который было трудно получить внутренним командам самостоятельно. Теперь информационная асимметрия уменьшилась благодаря ИИ.
ИИ значительно сократил время, необходимое для налоговых исследований, сбора информации и первичного технического анализа. Мы используем его, чтобы лучше понимать налоговое законодательство в разных юрисдикциях и создавать первые черновики, для которых раньше мы полагались на внешних консультантов. Это тот же сдвиг, который мы совершили с нашим внешним налоговым агентом по НДС и GST: теперь консультанты проверяют нашу работу, а не выполняют ее за нас.
Мы высвободили время для команды, чтобы она могла возглавить консультационную работу, и теперь нас приглашают в самом начале, а не только для того, чтобы подписать сделку в конце. Нам нужно уметь быстро действовать, основываясь на этом доверии, поэтому мы начали создавать свои собственные системы и решения. Это означало переосмысление того, какие налоговые специалисты нам нужны в команде.
Налоговые эксперты, которые пишут код и воплощают это в реальность
Налогообложение находится на вершине юридических знаний, бухгалтерского учета и финансов. Нам нужен уникальный, творческий человек со стремлением к данным и процессам.
Реальность такова, что существующие эксперты по «налоговым технологиям» обычно не соответствуют этому профилю. Они обычно делятся на две группы: инженеры или специалисты по данным, которые немного изучили налоги, но не обладают глубокими техническими знаниями, чтобы создавать решения самостоятельно, или гибридные специалисты по комплаенсу из «Большой четверки», которые сейчас сосредоточены на автоматизации, но на самом деле не знают, как что-либо построить.
Налоговые эксперты здесь, в Airwallex, другие. Вместо того чтобы нанимать инженера, мы наняли налогового специалиста с более чем 12-летним опытом, чтобы он сосредоточился только на автоматизации и ИИ. Этого человека направляют другой старший налоговый менеджер и я, поскольку мы оба имеем большой опыт автоматизации процессов. Несмотря на то, что у него нет опыта работы в автоматизации или технологиях на полную ставку, его любопытство и стремление изменить ситуацию стали ключевыми причинами, по которым мы его наняли.
Наличие глубоких знаний в предметной области не подлежит обсуждению. Если вы не понимаете, что пытаетесь построить, вы построите то, что не будет работать. ИИ галлюцинирует, а автоматизация ломается. Вот почему вам нужны люди с техническими знаниями и опытом, чтобы принимать решения, бросать вызов ИИ, когда это необходимо, и решать проблемы, когда рабочие процессы ИИ ломаются.
Аргументы в пользу быстрого движения: выпускай, ломай, перестраивай
До появления ИИ мы бы ничего не строили сами. Если возникала проблема, нам приходилось отдавать ее на аутсорсинг, покупать программное обеспечение или привлекать консультанта. Теперь мы разбираемся во всем сами. Мы начали создавать свои собственные приложения и разрабатывать собственные рабочие процессы. Например, один из членов моей команды создал агента по проверке документации по трансфертному ценообразованию, который проверяет документацию на соответствие принципам ОЭСР и местным принципам и отмечает пробелы перед проверкой человеком.
Не каждому стоит заниматься «вайб-кодингом» (vibecoding), но нам нужно, чтобы люди меняли свое мышление и были готовы создавать собственные решения и инструменты на базе ИИ, вместо того чтобы ждать, пока это сделает кто-то другой. Как налоговые специалисты, мы склонны быть очень ориентированными на процессы и перфекционизм, что делает этот переход сложнее, чем кажется на первый взгляд.
Нам нужно создавать продукты быстро, сразу выпуская их в работу и тестируя. Мы никогда не достигнем идеальной версии какого-либо продукта, но мы никуда не придем, если не начнем пробовать. И мы всегда обеспечиваем наличие «страховочной сетки». Например, при извлечении данных мы внесли значительные улучшения, сохранив исторический столбец в SQL и добавив новый. Если что-то пойдет не так, у нас всегда есть возможность вернуться к историческому состоянию.
Наши приоритеты на будущее
Имея прочную базу данных, правильных налоговых специалистов и набор основных принципов, позволяющих нам двигаться быстро, мы определили наши следующие приоритеты:
- Выход на глобальный рынок с нашим решением по косвенным налогам
Выход на глобальный рынок с нашим решением по косвенным налогам
- Автоматизация создания и проверки документации по трансфертному ценообразованию
Автоматизация создания и проверки документации по трансфертному ценообразованию
- Автоматизация основных повторяющихся проектов налогового консультирования (например, наш анализ каждой сделки FP и Enterprise, которая запускается в Airwallex)
Автоматизация основных повторяющихся проектов налогового консультирования (например, наш анализ каждой сделки FP и Enterprise, которая запускается в Airwallex)
Материал, представленный здесь, предназначен только для информационных целей и не является юридической, регуляторной, налоговой или инвестиционной консультацией. Читателям следует обратиться к собственным консультантам или юристам для получения советов, соответствующих их конкретным обстоятельствам.
